气温网格化方法对比分析.pdf
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1、收稿日期院 圆园23原3原1基金项目院黑龙江省气象局智能网格预报及数值模式释用创新团队和黑龙江省气象局科学技术研究项目渊HQZC201908冤第一作者简介院王承伟渊1973-冤袁女袁黑龙江省尚志市人袁南京气象学院袁硕士生袁正高级工程师.王承伟袁国世友袁赵美玲渊黑龙江省气象台,黑龙江 哈尔滨 150030冤气温网格化方法对比分析摘要院为获取区域气温最优网格化方案袁采用反距离权重法尧普通克里格法尧径向基函数法和改进谢别德法对黑龙江省 976 个观测站气温资料进行网格化袁并利用 NCEP/GFS 资料进行验证遥 结果表明院4 种方法的气温误差空间分布存在差异袁反距离权重法尧普通克里格法的分布比较均匀
2、袁而径向基函数法尧改进谢别德法存在误差大值点遥4 种方法均能反映气温误差随时间变化特征袁夏季的误差小于冬季袁反距离权重法最小袁普通克里格法次之袁径向基函数法再次之袁改进谢别德法最大遥 研究结果可以为气温网格化方法的选取提供借鉴遥关键词院气温曰网格化曰反距离权重法中图分类号院P456.7文献标识码院AComparison of Gridding Methods on Air TemperatureWANG Cheng-wei,GUO Shi-you,ZHAO Mei-ling(Heilongjiang Meteorological Observatory,Heilongjiang Harbin
3、150030)Abstract:In order to obtain the optimal gridding methods and simulate the spatial distribution of air temperaturein Heilongjiang Province,this paper selects inverse distance weighting(IDW),ordinary Kriging(OK),Radial Ba鄄sis Functions(RBF),Modified Shepard爷s Method(MSM)to grid based on data fr
4、om 976 meteorological stations inHeilongjiang Province under the support of Surfer 8.0 platform,and compares the air temperature absolute errorof each gridding method.Results indicate that the spatial distribution of the air temperature absolute error of thefour gridding methods is different,and the
5、 air temperature absolute error distribution of IDW and OK is more u鄄niform,and the air temperature absolute error distribution of RBF and MSM is not uniform.Those four methodscan reflect the characteristics of the time variation of air temperature absolute error in Heilongjiang Province tosome exte
6、nt.The air temperature absolute error of each gridding method in summer is smaller than that in win鄄ter,and the air temperature absolute error of IDW has the lowest absolute error,followed by OK爷s,RBF爷s hasslightly lower accuracy,and MSM爷s has the worst accuracy.The research results can provide refe
7、rence for the se鄄lection of temperature gridding methods in Heilongjiang Province.Key words:Temperature;Gridding;Inverse distance weight文章编号院员园园圆原圆缘圆载穴圆园23雪园2原园园07原园31引言随着社会的发展袁 人类对气象服务的需求越来越高袁需要更加精细尧准确的天气预报产品遥 定点尧定时尧 定量的客观气象要素预报是建立在数值天气预报基础上的袁而数值模式的气象要素预报存在误差袁这就需要基于数值预报产品释用技术进行气象要素预报的再加工和修正袁以提高预报准确
8、率1遥 用地面台站观测的高精度气象数据估计数值预报产品初始误差是非常必要的袁 这就需要采用网格化方法将空间分布不均的地面监测数据插值到网格点上袁 以获取整个区域内气象要素的网格化数据遥国内外研究人员对网格化方法进行了大量研究遥国外 Hansen2采用的网格化方法是在较大的格点内选择一个时间最长的台站作为参考站袁 然后计算每个时次所有站的距离权重平均袁 形成该格点的序列渊RSM袁Reference Station Method冤遥 Peterson3提出一第 40 卷第 2 期2023 年 6 月黑 龙 江 气 象HEILONGJIANG METEOROLOGYVol.40No.2Jun.202
9、3个尽可能利用所有台站信息的一级差分方法渊FDM,First Difference Method冤遥 国内李颖4尧赵冰雪5尧廖荣伟6等使用反距离权重法尧全局多项式法尧局部多项式法尧径向基函数法尧普通克里格法尧协同克里格法尧薄盘样条法尧 谢别德法和最优插值法等对观测数据进行网格化遥 由于网格化方法比较多袁各种方法的适用环境不同袁并没有一种方法完全适用于所有情景袁因此需要根据实际情况优选方法遥本文以 Surfer 8.0 软件的 4 种常用空间插值模型为研究对象袁 利用黑龙江省气温观测数据和美国国家环境预测中心(NCEP)的 GFS(Global ForecastingSystem)预报资料袁对比
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